[发明专利]一种化工事故多目标两阶段应急救援物资调度方法有效

专利信息
申请号: 202010012964.3 申请日: 2020-01-07
公开(公告)号: CN111242454B 公开(公告)日: 2022-05-31
发明(设计)人: 蒋鹏;裘飞;郑松;许欢;孔亚广;张帆;侯平智 申请(专利权)人: 杭州电子科技大学
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q10/04
代理公司: 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 代理人: 周希良
地址: 310018 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 一种 化工 事故 多目标 阶段 应急 救援 物资 调度 方法
【权利要求书】:

1.一种化工事故多目标两阶段应急救援物资调度方法,其特征在于该方法包括以下步骤:

步骤1:获取基础数据,包括化工园区事故信息、化工园区路段信息、周围可支配救援点物资储备信息和人口分布信息;

步骤2:分析化工园区以及周边道路风险,将道路风险定义为化工园区初始事故以及多米诺效应下所产生个人风险的叠加;通过对初始事故类型以及造成伤害的主要因素进行分析,评价主要损伤因素对人体伤害以及周围设备所在造成的影响;

其次分析初始事故所可能引发多米诺效应,从确定初始事故出发,针对热辐射,冲击波超压,抛射碎片计算邻近目标设备的损坏几率,确定多米诺效应事故发生概率以及后果,确定失效单元,判断是否有下级单元;

计算初始事故所产生的后果,以及多米诺效应下事故产生的后果;事故后果带来的致死概率V;

则区域内任一点个人风险值计算表达式如下所示:

其中fa是第a个设备发生事故的频率,Va是第a个设备发生事故造成的人员死亡概率,Pab为设备a所引发的事故对设备b的多米诺效应拓展概率;

步骤3:构建化工事故多目标两阶段应急救援物资调度模型;

第一阶段:构建基于道路风险的救援车辆路径规划模型

构建设化工园区路径网络节点无向图G=(V,E),其中V为结点集,E为路径集,E中任意路段的长度与风险数值分别设为Len、Risk,路径规划模型如下式所示;

min Z=min(α1∑Len+α2∑Risk)

其中α1和α2为权重系数,分别表示距离和安全两个不同的优化指标的重要性;

该模型所计算出的最优路径为第二阶段多目标应急救援物资调度模型救援车辆运行时间参数提供根据;

第二阶段:构建多目标应急救援物资调度模型

定义参数与变量分别为:j:表示事故灾害点的第j种应急资源需求,j=1,2,...,m;Dj:表示事故灾害点对第j种应急资源的需求量;Vj:表示第j种应急资源的消耗速率;Ai:表示第i个备选应急出救点,i=1,2,...,n;ti:表示第i个备选应急出救点到事故灾害点的应急资源调配行程时间;rij:表示应急出救点i的第j种应急资源保有量;表示应急出救点i的第j种应急资源派遣量;变量,当应急出救点Ai参与第j种应急资源调度时取1,否则取0;yi:0-1变量,当应急出救点Ai参与应急资源调度时取1,否则为0;

设各应急救援点之间相互独立,不存在相互资源调度与补给;运输时间与车辆类型无关;各应急物资消耗速率为常量;救援过程中不考虑救援车辆装货与卸货时间;各救援点具有充足车辆用于救援物资调度;

将优化目标函数定义为一个多目标的三维向量,Minimize(Z)=[Z1,Z2,Z3],其中,Z1是用于最小救援开展时间的目标函数;Z2是用于最小化未满足救援物资数量的目标函数;Z3是用于最小化救援参与点数量的目标函数;

目标函数Z1

上式表示为救援时效性最好

目标函数Z2

上式表示为救援安全性最好

目标函数Z3

上式表示为代表救援经济性最好

模型约束为:

上式表示为各应急救援点的资源派遣量不大于其资源保有量,且为非负整数;

上式中,ε为充分小数,此式确保当应急出救点Ai派遣的第j种应急资源量时取1,否则取0;

上式表示为当应急出救点Ai参与应急资源调度时yi取1,否则取0;

步骤4:模型求解

第一阶段模型求解:

(1)基于道路风险的车辆路径规划模型,应用改进变异算子的遗传算法进行求解,具体求解步骤如下:

①参数设置

设置种群数目,最大迭代次数,变异算子和交叉算子;

②编码

一条路径为一个染色体,染色体编码采用路径的结点序列,结点号为染色体中的基因;染色体的第一个基因为路径起点,最后一个基因为路径终点;

③初始化种群

随机生成以救援点为起点,受灾点为终点的N条可行路径;

④适应度评价

根据染色体对应的路径风险数值以及长度数值对路径进行评价;

⑤选择

按照轮盘赌规则选择N个个体;

⑥交叉

在除首、尾结点之外的第一个重复结点进行交叉操作且只进行一点交叉操作;

⑦变异

随机选择路径某个结点,使用迪杰斯特拉算法生成路径起点到当前结点、当前结点到路径终点的最短路径,对原路径进行替换;

⑧迭代

重复④到⑦,直至满足最大迭代数;最终,生成满足条件的路径;

第二阶段模型求解:

应用多目标遗传算法NSGA-II进行求解,求解的具体步骤如下:

①初始化种群

设置初始种群数目,最大迭代次数,变异算子,交叉算子,初始化种群,随机生成满足限制条件的N个个体;

②帕累托排序

采用帕累托排序法划分种群层次;帕累托排序法采用帕累托支配关系比较种群中个体之间的优劣;

③进化

通过二进制锦标算法在当前种群内选择个体进行交叉变异操作,产生N个子代个体;

④迭代

重复②到③,直至满足最大迭代数;最终给出一组满足不同偏好的帕累托最优解;

所述目标设备的损坏几率计算公式如下:

其中Ym是不同损伤因素下的设备损伤概率单位,其计算公式如下所示:

ln1(ttf)=-1.128ln(I)-2.667×10-5v+9.87

ln2(ttf)=-0.97ln(I)+8.835v 0.032

式中,tff为设备失效所需时间;v 为二次设备容积;Ps为静态超压峰值;I为热辐射的强度;

所述致死概率V公式如下所示:

其中Yh为概率计算单位,其计算公式如下所示:

式中,I为热辐射强度;Ps为静态超压峰值;C为毒气浓度;te为人体暴露时间;D为剂量。

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